Python 日期范围内的数据框选择返回，不带行

我正在遵循通常推荐的流程，以便将数据框合并为我计划用于分析的样本选择，但在使用

pd.date\u range

和日期之间的选择的过程中，数据丢失，列标题是唯一存在的数据

以下是我的变量：

custom_date_start = '2018-01-01'

custom_date_end= '2018-10-31'

sheet_date = 'date'

df_clean # raw data table

简要说明的表格：

display(df_clean.head(3))
display(df_clean.tail(3))

# output

date    b_clicks    b_leads b_sals
2   1/1/2018    72  6   5
3   1/2/2018    232 9   7
4   1/3/2018    255 23  17
date    b_clicks    b_leads b_sals
729 12/29/2019          
730 12/30/2019          
731 12/31/2019      

样本选择：

date_range = pd.date_range(custom_date_start, custom_date_end)

print(date_range)

display(df_clean.head(1))
display(df_clean.tail(1))

df_clean_test = df_clean[(df_clean[sheet_date] > custom_date_start) & (df_clean[sheet_date] <= custom_date_end)]

display(df_clean_test.head(1))
display(df_clean_test.tail(1))

# output

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08',
               '2018-01-09', '2018-01-10',
               ...
               '2018-10-22', '2018-10-23', '2018-10-24', '2018-10-25',
               '2018-10-26', '2018-10-27', '2018-10-28', '2018-10-29',
               '2018-10-30', '2018-10-31'],
              dtype='datetime64[ns]', length=304, freq='D')
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean
2   1/1/2018    72  6   5
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean
731 12/31/2019          
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean_test
date    b_clicks    b_leads b_sals # df_clean_test

date\u range=pd.date\u range（自定义日期开始，自定义日期结束）
打印（日期范围）
显示器（df_清洁头（1））
显示（df_清洁尾翼（1））
df_clean_test=df_clean[（df_clean[工作表日期]>自定义日期开始）和（df_clean[工作表日期]您的逻辑是正确的，但问题在比较中

以这个例子来说,

df1 = pd.DataFrame({'Date': {0: '26/1/2016 ', 1: '27/1/2016 '}})
df1

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

其他数据帧

date_range = pd.date_range('2016-01-26', '2016-01-27')
df2 = pd.DataFrame({'Date': date_range})
df2

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

让我们比较一下不同格式的日期

print(df2['Date'] == df1['Date'])

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

现在，更正df1的
Date
格式

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

让我们再次比较两个数据帧的日期

print(df1['Date'] == df2['Date'])

输出：

      Date
0   26/1/2016
1   27/1/2016

    Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    False
1    False
Name: Date, dtype: bool

       Date
0   2016-01-26
1   2016-01-27

0    True
1    True
Name: Date, dtype: bool

在您的示例中，
df_clean
中的
date
格式不正确，因此相比之下，所有值都为false，并且没有返回任何行